---
title: "LLMOとAIOの違い｜GEO・AEOも整理して対策を解説"
description: "LLMOとAIOの違いを、GEO・AEO・SEOと並べて1枚で整理します。対象・ゴール・実務の中身がどう違うか、どの言葉から取り組むべきかの判定、対策の進め方までを、自社サイトの実測データを添えて解説します。"
canonical: https://curumi.co.jp/blog/llmo-vs-aio
date: 2026-09-09T13:13:08.421Z
---
# LLMOとAIOの違い｜GEO・AEOも整理して対策を解説
## LLMOとAIOの違いとは？結論は「対象の広さ」と「発祥」の差
結論からお伝えすると、LLMOとAIOの違いは「対象の広さ」と「言葉の発祥」にあり、実務の中身はほぼ重なります。LLMOはLLM（大規模言語モデル）本体に自社が想起・言及されるための最適化です。AIOはAI検索全般を対象にした、より広い呼び方です。
どちらの呼び方が正しいかは、2026年9月時点でも業界で定着していません。代理店やメディアによって、同じ施策を別の名前で呼んでいるのが実情です。
この記事は、上司や代理店から出てきた言葉の違いを整理したいWeb担当者・マーケ担当者に向けて書いています。言葉の整理で終わらず、自社がどこから手を付けるべきかまで判定できる構成にしました。
AEO・GEO・AIO・LLMOの4つを、対象、ゴール、発祥、実務の中身の4項目で並べたのが次の表です。対象は回答エンジン、生成AI全般、AI検索全般、LLM本体の順に絞り込まれていきます。
呼び方は業界でも定着しておらず、実務の中身は大きく重なります（2026年9月時点の整理）。
### 表の4項目の読み方
対象は、その言葉が最適化の相手として見ている範囲を指します。AEOは回答エンジン、GEOは生成AI全般、AIOはAI検索全般、LLMOはLLM本体を見ています。
ゴールは、対策の結果として何が起きれば成功とみなすかです。AEOは直答に載る、GEOは引用される、AIOはAI経由流入、LLMOは想起されることを目指します。
発祥は、その言葉を最初に使い始めた場所です。AEOは海外、GEOは海外論文で生まれ、AIOとLLMOは日本中心に広まりました。
実務の中身は、実際に手を動かす作業の主軸です。AEOは構造化、GEOは出典設計、AIOはSEO土台、LLMOは問いの設計が中心になります。
### 呼び方の違いに時間を使わない
4つの言葉は入口が違うだけで、AIの回答に自社が出る状態を作るという目的は同じです。どの言葉で呼ぶかを決めるより、自社の現状に合う出発点を決める方が先に進めます。
AIO全体の考え方は[AIO対策の全体解説](/blog/aio-optimization)、LLMOの基礎は[LLMOとは何か](/blog/llmo)にまとめています。
## LLMO・AIO・GEO・AEOそれぞれの定義と使われ方
4つの言葉はいずれも「AIの回答に自社を出す」ための最適化を指し、対象の広さと使う人の立場で呼び分けられています。ここでは正式名称、対象、ゴール、よく使う人の順に、2026年9月時点の使われ方を整理します。
### LLMO（Large Language Model Optimization）とは
LLMOの正式名称はLarge Language Model Optimization、日本語では大規模言語モデル最適化です。対象はChatGPTやGeminiなどのLLM本体で、AIが自社をどう認識し、どんな問いで想起するかに焦点を当てます。ゴールは、ユーザーの問いに対する回答の中で自社が想起されることです。よく使うのは日本の代理店やメディアで、海外より先に日本で広まった呼び方です。
### AIO（AI Optimization）とは
AIOの正式名称はAI Optimization、AI最適化です。対象はGoogleのAI Overviews（検索結果の上部に出るAIの概要）やAIモード、ChatGPTの検索機能などAI検索全般です。ゴールはAI経由の流入を増やすことで、SEOの土台整備を含む広い施策を指します。よく使うのは日本の代理店やメディアで、会社によっては別の英語表記を当てている場合もあります。
### GEO（Generative Engine Optimization）とは
GEOの正式名称はGenerative Engine Optimization、生成エンジン最適化です。対象は回答を生成するAI全般で、海外の研究論文で提唱された言葉です。ゴールは、生成された回答の中で自社ページが出典として引用されることです。よく使うのは海外のSEO関係者やツールベンダーで、日本では英語圏の情報を参照する人が使う傾向があります。
### AEO（Answer Engine Optimization）とは
AEOの正式名称はAnswer Engine Optimization、回答エンジン最適化です。対象は質問に直接答える回答エンジンで、生成AIより前から、強調スニペットや音声検索の文脈で使われていた言葉です。ゴールは、検索結果の直答部分に自社の情報が載ることです。よく使うのは海外のSEO業界で、いまはAI検索の直答にも意味が広がっています。
GEOとAEOは海外で先に生まれ、LLMOとAIOは日本で先に広まりました。海外の言葉が定着する場合と日本独自の言葉が残る場合の両方があり、2026年9月時点ではどれにも収束していません。同じ会社の中でも資料によって呼び方が違うことがあるため、言葉ではなく対象とゴールで会話を合わせると誤解が減ります。
## AI検索の仕組みとSEOとのロジックの違い
AI検索は、質問の意図を読み、検索インデックスから候補を集め、出典を選んでから回答を作ります。SEOがページを順位で並べるのに対し、AI検索は回答を一つに組み立てるため、評価の軸が「順位とクリック」から「引用・言及と回答内の位置」に変わります。
### AI回答は出典選定を挟んで作られる
AIの回答は、質問理解、検索・取得、出典選定、回答生成、出典表示の5つの工程を経て表示されます。中央にある出典選定が、自社ページが回答に載るかどうかの分かれ目です。
多くのAI検索は検索インデックスから出典を取りに行くため、SEOの土台が無いとLLMOも成立しません。
質問理解は、ユーザーの意図と文脈を読む工程です。同じ言葉でも、比較したいのか手順を知りたいのかで、後の工程が変わります。
検索・取得は、索引から候補を集める工程です。多くのAI検索は自前の索引か検索エンジンの索引を使い、ここに無いページは候補になりません。
出典選定は、集めた候補から信頼できる頁を選ぶ工程です。ページの内容が問いに直接答えているか、他の情報と矛盾していないかが見られます。
回答生成は、選んだ出典を要約して文章化する工程です。複数の出典が一つの回答にまとめられるため、どの位置でどう言及されるかが成果になります。
出典表示は、引用元をリンクとして示す工程です。ここに自社ページが並ぶと、AI経由の訪問が生まれます。
### SEOは「順位とクリック」、AI検索は「引用と回答内の位置」
SEOの成果は、検索結果の何番目に出るかと、そこからどれだけクリックされるかで測ります。AI検索では回答が一つにまとめられるため、順位という概念が薄れます。代わりに、引用されたか、回答のどこで言及されたかが成果になります。
この違いは、広告との位置関係も変えます。私たち株式会社くるみは、広告は比較段階の刈り取りしかできないが、AI検索は比較が始まる前の問いの段階で自社が出てくる場になる、と位置づけて対策を設計しています。
### SEOの土台が無いとLLMOも成立しない
評価軸は変わっても、AI検索の多くは検索インデックスから出典を取りに行きます。そのため、検索エンジンに正しく認識されていないページはAIにも拾われません。Googleは、AI OverviewsやAIモードに表示されるための追加要件や特別な最適化は無く、従来のSEOの基本がそのまま有効だと案内しています（[Google検索セントラル](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features)）。
つまり、SEOで積み上げてきたページは無駄にならず、LLMOの出典候補としてそのまま使えます。逆に、SEOの土台が無い状態でAI向けの施策だけを足しても、出典選定の工程まで届きません。
## LLMO・AIO対策でできること：AI検索は本当に流入をもたらすのか
LLMO・AIO対策でできることは、回答内での言及、出典としての引用、比較前の想起の3つに絞れます。AI検索経由の訪問は、私たちの自社サイトでも実測で確認できており、量は小さいものの長く読まれる訪問が来ています。
### できることは3つに絞れる
回答内での言及は、ユーザーの問いに対する回答文の中で、自社の名前やサービスが挙げられることです。出典としての引用は、回答の根拠として自社ページがリンク付きで示されることで、ここから訪問が生まれます。
比較前の想起は、ユーザーがまだ比較検討を始めていない段階で、AIが自社を候補として挙げることです。3つは別々の成果ではなく、想起されるから言及され、言及の根拠として引用される、という順で積み上がります。
### 自社サイトの実測：AI検索経由は全体の3.2%
私たちが自社サイトcurumi.co.jpで2026年5月から7月にかけて計測したところ、AIサービスを参照元とする訪問はサイト全体の3.2%でした。全業種平均と並べたのが次のグラフです。
curumi.co.jp 2026年5〜7月の自社実測（参照元にAIサービス名を含む訪問、広告経由は除外）。比較はConductor 2026 AEO/GEO Benchmarks全業種平均。
3.2%とは、参照元にAIサービス名を含む訪問が、広告経由を除いたサイト全体の訪問に占める割合です。
比較対象は、Conductorが2026年に公開したAEO/GEO Benchmarksの全業種平均1.08%（13,770ドメイン）で、約3倍の水準にあります。3.2%の内訳は、ChatGPT系が83%、着地ページの87.7%がブログ記事でした。平均滞在時間は160秒と、自然検索の118秒の約1.4倍です。
この数字は自社サイトの実測で第三者未検証です。業種や記事の量で大きく変わるため、他社にそのまま当てはまる値ではありません。
### 数字から分かること
量はまだ小さいが、長く読む訪問が来ている、というのが実測から読み取れることです。着地の大半がブログ記事だった点は、記事資産がAI検索の出典として拾われている証拠で、LLMOの土台は記事にあると私たちは判断しています。
LLMOの基本的な考え方と対策の全体像は、詳しくはLLMOとは何かにまとめています。
## 自社はLLMOとAIOのどちらから始めるべきか【判定表】
自社の出発点は、5つの判定項目に3つ以上当てはまればLLMO（想起・引用の設計）から、2つ以下ならAIO、つまりSEOの土台整備から始めます。私たちはこの基準で出発点を決めることにしています。
判定項目は、指名検索が弱い、記事資産がある、比較される商材、出典が薄い、問いが未定の5つです。自社だけが有利になる項目は入れず、どの会社でも同じ基準で判定できるようにしています。
各項目の意味は本文で1行ずつ説明します。問いはカテゴリ名ではなく顧客の状況（欲望）から決めます。
### 5つの判定項目の意味
指名検索が弱いは、社名やサービス名で検索される量が少なく、AIにも名前で認識されにくい状態です。
記事資産があるは、自社サイトにテーマごとの記事が既にあり、出典候補として使えるページが揃っている状態です。
比較される商材は、購入前にユーザーが複数社を並べて検討する商材で、AIに「どこがよいか」と聞かれやすい状態です。
出典が薄いは、記事はあっても定義や根拠が曖昧で、AIが引用元として選びにくい状態です。
問いが未定は、AIにどんな問いで想起されたいかを、自社でまだ決めていない状態です。
最後の「問いが未定」は、多くの会社が最初につまずく項目です。競合はカテゴリーではなく欲望で決まる、というCEP（カテゴリーエントリーポイント）の考え方に立つと、AIに聞かれる問いは「LLMO会社」のようなカテゴリ名ではなく、「問い合わせが減った」のような顧客の状況から決めることになります。
### 判定結果の読み方
3つ以上当てはまる会社は、記事や出典の土台が一定程度あるため、想起される問いと引用される出典を設計するLLMOから始めます。指名検索が弱く比較される商材なら、比較が始まる前に想起される設計の効果が出やすい状態です。
2つ以下の会社は、まず検索エンジンに正しく認識される土台を作るAIO、つまりSEOの土台整備から始めます。出典が薄い状態でLLMOの施策を足しても、出典選定の工程で選ばれないためです。
判定は一度で固定せず、記事が増えた時点や指名検索が伸びた時点で見直します。
## LLMO・AIO対策のやり方：私たちはこう回している
私たちの手順は、問いを決める、現状を測る、出典設計と構造化、記事・ページの整備、月次で再計測の5つで、この順番を変えずに回しています。順番を守る理由は、測る前に対策を始めると、何が効いたか分からなくなるからです。
### 手順は5つ、順番を変えない
1. 問いを決める：顧客の状況から、AIに聞かれたい問いを言葉にします。カテゴリ名ではなく「問い合わせが減った」のような状況で書きます。
2. 現状を測る：決めた問いをAIに実際に聞き、自社と競合がどう出てくるかを記録します。これがSoM（想起シェア）のベースラインになります。
3. 出典設計と構造化：問いごとに出典にしたいページを決め、定義文やFAQを整え、構造化データ（ページの内容を機械に伝える付加情報）を付けます。
4. 記事・ページの整備：出典として足りないページを新規に作り、既存記事は問いに直接答える形に書き直します。
5. 月次で再計測：同じ問いを同じ条件で聞き直し、想起と引用の変化を記録します。
### 測ってから始める：2026年8月28日の実測をベースラインに
私たちが2026年8月28日にGeminiで12問を投げて自社の想起を測ったところ、結果は0/12でした。同じ12問で3問以上繰り返し想起された会社は7社あり、この7社と0/12をSoMのベースラインとして記録しています。
ゼロから測ると、以降の変化がすべて対策の効果として見えるため、迷いが減ります。勘で対策を始めた場合と、測って対策を始めた場合の違いを並べたのが次の図です。
2026年8月28日のGemini12問実測をベースラインに、月次で同じ問いを再計測しています（自社運用記録、第三者未検証）。
勘で対策は、問いを決めずに施策を足すため、効いたかどうかを後から確認できない状態です。
測って対策は、問いとベースラインを先に持つため、月次の再計測で変化を数字で追える状態です。
この運用は匿名の自社運用記録で第三者未検証です。問いの内容や測定する時期によって結果は変わるため、他社の値と比べる材料としては使わないでください。
### 支援でも同じ手順で回す
支援でも、この5つの手順を同じ順番で使い、初回に問いとベースラインを決めてから施策に入ることにしています。手順の詳細は、[私たちのLLMO支援の進め方](/solutions/marketing/llmo)に掲載しています。
現状を測る工程を自社で行う場合の手順と、AI検索での順位チェックツールの使い方は、AIO診断の記事と順位チェックツールの記事で別途整理しています。
## LLMO・AIO対策の費用感と依頼先の選び方
外注の費用は、SEOと同じく月額の伴走型が主流で、記事制作の本数と計測の範囲で変わります（2026年9月時点）。依頼先は、AI検索の仕組みを説明できるか、SEOの土台整備も一緒にやれるか、想起や引用を数字で報告できるかの3点で見ます。
### 費用は「本数」と「計測範囲」で決まる
月額の中身は、問いを決めて出典を設計する初期の工程、記事やページを作る制作工程、月次で再計測する計測工程に分かれます。制作する記事の本数が増えるほど、また計測する問いやAIサービスの範囲が広いほど、月額は上がる構造です。
見積もりを比べるときは、金額そのものより、本数と計測範囲がどう含まれているかを揃えて見ます。計測が含まれない見積もりは、施策の効果を後から確認できないため、安く見えても判断材料になりません。
### 依頼先を見る3つの視点
AI検索の仕組みを説明できるかは、出典選定の工程まで含めて、自社ページがなぜ回答に出るのか出ないのかを言葉にできるかです。ここが曖昧な会社は、施策の根拠も曖昧になります。
SEOの土台整備も一緒にやれるかは、AI向けの施策だけでなく、検索エンジンに正しく認識される状態まで面倒を見られるかです。Googleが従来のSEOの基本はAI機能にもそのまま有効だと案内している以上、土台を扱えない会社には頼めません（[Google検索セントラル](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features)）。
想起や引用を数字で報告できるかは、施策の前後で同じ問いを測り、変化を報告に載せられるかです。順位やアクセス数だけの報告では、AI検索での成果は見えません。
### 内製・外注・伴走の違い
内製は自社で問いを決めて測り、記事も作る形で、社内に知見が残る代わりに担当者の時間を使います。外注は制作と計測を任せる形、伴走は自社が主体で進めながら設計と計測の型を借りる形で、記事を書く人が社内にいる会社は伴走が向いています。
対策会社の候補と選び方、外注時の進め方は、LLMO対策会社の記事で別途整理しています。
## LLMOとAIOの違いに関するよくある質問
### LLMOとAIOの違いは何ですか？
LLMOはLLM（大規模言語モデル）本体に自社が想起・言及されることを狙う最適化で、AIOはAI検索全般を対象にした広い呼び方です。対象の広さと発祥が違うだけで、SEOの土台の上に問いと出典を設計するという実務の中身はほぼ重なります。2026年9月時点で呼び方は定着しておらず、どちらが正しいかを決める必要はありません。
### AIOとGEOとLLMOの違いは何ですか？
AIOはAI検索全般、GEOは生成AI全般、LLMOはLLM本体と、対象の範囲が少しずつ違います。GEOは海外の研究論文発で「引用される」ことをゴールにし、AIOとLLMOは日本の代理店やメディアで先に広まりました。ゴールも流入、引用、想起と力点が違いますが、対策の作業は同じページに集約されます。
### SEOとAIOとは何が違うのですか？
SEOは検索結果の順位とクリックで成果を測り、AIOはAI検索経由の流入で成果を測ります。ただしAI検索の多くは検索インデックスから出典を取るため、AIOはSEOの土台の上に成り立ち、別物として切り離せません。費用は伴走型が主流で、記事の本数と計測範囲などの内容次第で変わります（2026年9月時点）。
### AEOとAIOの違いは何ですか？
AEOは強調スニペットや音声検索の文脈で先にあった言葉で、質問への直答部分に自社情報が載ることをゴールにします。AIOはAI検索全般を対象にした日本中心の呼び方で、AI経由の流入を増やすことをゴールにします。AEOの実務は構造化が中心で、AIOの中の一部の作業として位置づけると整理しやすくなります。
## まとめ：呼び方より「AIに何と聞かれたいか」を先に決める
次の一手は、呼び方を決めることではなく、AIに何と聞かれたいかを決めて、その問いで自社の想起を測ることです。
### 結論の再掲
LLMOはLLM本体を対象にした狭い呼び方で、AIOはAI検索全般を対象にした広い呼び方です。実務の中身はほぼ重なり、2026年9月時点で呼び方は業界でも定着していません。
呼び方の違いに時間を使うより、対象とゴールを揃えて社内の会話を合わせる方が先に進みます。
### 次の一手は判定と12問
まず、指名検索が弱い、記事資産がある、比較される商材、出典が薄い、問いが未定の判定で、自社の出発点をLLMOかAIOかに決めます。次に、顧客の状況から12問を書き出し、AIに実際に聞いて想起を測り、ベースラインを記録します。
測った数字を起点に、出典設計、記事の整備、月次の再計測へ進みます。AIOの全体像は[AIO対策の全体解説](/blog/aio-optimization)に整理しています。
### 相談したい方へ
LLMOに限らず、どの業務からAIに置き換えるかを含めて相談したい方は、[AIおきかえくん](/okikaekun)からお問い合わせください。ご相談の際は、業種、いまの集客経路、AIに聞かれたい問いの候補を添えていただくと、初回から具体的に進められます。